问题标签 [hough-transform]

谁能指导我函数“霍夫变换”在matlab中的工作原理？问题是我有一个包含两个直矩形的图像，一个矩形以某个角度倾斜。根据我应用霍夫变换后的说法；我应该得到一个 1X6 的线结构，但我得到一个 1x14 的结构。谁能帮我？我还上传了图片：

正如标题所说，我正在对并行计算机视觉技术进行一些个人研究。使用 CUDA，我正在尝试实现霍夫变换的 GPGPU 版本。我遇到的唯一问题是在投票过程中。我正在调用 atomicAdd() 来防止多个同时写入操作，而且我似乎没有获得太多的性能效率。我在网上搜索过，但没有找到任何方法可以显着提高投票过程的性能。

非常感谢您在投票过程中提供的任何帮助。

通过将图像转换为灰度然后对其进行模糊处理后，我尝试使用以下参数应用霍夫圆变换：

• CV_HOUGH_GRADIENT
• dp = 1
• min_dist = 1
• 参数_1 = 70
• 参数_2 = 100
• min_radius = 0
• 最大半径 = 0

这是我尝试过的众多图片之一：http: //i.stack.imgur.com/JGRiM.jpg

但是即使使用宽松的参数，该算法也无法识别球。

（当我尝试使用在 GIMP 中创建的圆圈图像时，它工作正常）

OpenCV 中的 HoughLines 或 HoughLinesP 函数是否像 HoughCircles 函数一样以累加器顺序返回行列表？我想知道行的顺序。获取线的累加器值也非常方便，因此可以使用智能和自适应阈值而不是固定阈值。是否可以在不自己重写 OpenCV的情况下使用排序值或累加器值？

我正在使用广义霍夫变换来区分各种任意形状。我将要处理的几个形状如下所示：http: //i50.tinypic.com/2u550t5.png

我已成功实施以下步骤：

A) 转换/训练阶段

i)获取二值图像的阈值 ii)使用 cvFindContour 获取轮廓 iii)计算每个边缘像素的距离“r”和梯度方向 (phi) iv)创建 R 表

为每个形状创建一个 R 表数据库

B) 认可

i)获取任意形状的轮廓 ii)计算每个边缘像素的梯度方向 iii)使用 R-table，构建累加器

我的问题是如何进一步进行？

如何使用此累加器数据检测形状？

我正在使用 opencv 库为我的项目实时检测网球。我正在使用霍夫圆变换方法进行检测，它的作用是在图像中找到包括对象在内的多个圆。所以很难从图像中得到所需物体的中心和半径的正确坐标

所以有人有任何想法来解决这个问题............？

我正在阅读，我在这本书中Learning openCV遇到了描述。cvHoughLines2但我无法理解一件事。

我读过霍夫变换，我想我理解它，所以参数rho和theta对我来说有点令人费解。当我们有方程rho=xcos(theta)+ycos(theta)时，当我们决定一组离散值时theta，rho应该自动知道 的值。

在这本书中，据说opencv创建了rhoxtheta累加器数组。

opencv 是否只是将角度离散化为 的乘积360/theta？但是rho参数如何拟合？rho离散化的值如何？

我想使用霍夫变换在下图中找到线条，但我失败了。有人可以告诉问题出在哪里吗？

我正在使用来自 opencv 的标准代码。

我正在使用 python 和 opencv 2.4.2

发现：

1. 这些矩形线非常锯齿
2. 边缘检测发现断边
3. 即使您指定要连接的参数以填补空白，也无济于事。

非常感谢。

编辑 正如“jpa”所建议的，图像被反转并且边缘检测步骤也被跳过

这是反转后的图像

使用的参数如下

输出如下，红色表示存在线条。

我编写了一个简短的程序来演示使用 OpenCV 进行霍夫线检测。

在最后一步中，代码获取原始的、模糊的、灰度图像，覆盖 canny 边缘检测结果，然后覆盖霍夫变换检测到的线。

霍夫线被渲染为纯红色（R = 255），3px 线，但是当我覆盖它们时，由于某种原因，下面的图像会显示出来。下面的例子。

原图：

带有 Canny 边缘 + 霍夫线叠加的模糊灰度图像：

放大片段：

可以看出，灰度图像来自（显然）纯红色。为什么是这样？

完整代码如下：

最好的.cpp

工具栏配置.h

工具栏配置.cpp

如果需要，也很高兴提供我的 Makefile。

提前致谢。

我是openCV的新手，但我想创建虹膜识别程序。尽管带有网络摄像头的系统可以检测到眼睛，但它无法检测到圆形虹膜。我正在使用霍夫圆变换。但是如果图像中的虹膜不够圆，系统就无法检测到它。有什么解决办法吗？

使用的算法是霍夫圆变换。